FATLAS：乳腺癌患者全身与乳腺脂肪组织的综合多层面表征
FATLAS 是一项前瞻性、干预性、非研究性药品（non-IMP）研究，聚焦乳腺癌患者全身与乳腺脂肪组织的多层面表征。研究按患者肥胖程度及不同组织学与分子亚型，刻画乳腺癌微环境与宏观环境
基本信息
资源简介
FATLAS：乳腺癌患者全身与乳腺脂肪组织的综合多层面表征
FATLAS 是一项前瞻性、干预性、非研究性药品（non-IMP）研究，聚焦乳腺癌患者全身与乳腺脂肪组织的多层面表征。研究按患者肥胖程度及不同组织学与分子亚型，刻画乳腺癌微环境与宏观环境。宏观层面采用 BMI、生物电阻抗分析和腰臀比评估肥胖；血液样本用于脂质组学及激素、免疫检测。微观层面在肿瘤切除标本的新鲜冷冻（FF）与 FFPE 样本上开展组织学表征、免疫检测、多重免疫组化、DNA 测序和单核 RNA 测序，覆盖肿瘤及邻近正常乳腺组织（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Breast Neoplasms。FATLAS 是一项前瞻性、干预性、非研究性药品（non-IMP）研究，旨在根据患者肥胖程度，在不同组织学和分子亚型中表征乳腺癌的微环境和宏观环境。患者肥胖的宏观分析将基于体重指数（BMI）、生物电阻抗分析和腰臀比。将采集血液样本用于脂质组学分析以及激素和免疫检测。脂肪和炎症的微观分析将在肿瘤切除标本的新鲜冷冻（FF）和福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）样本上进行，包括组织学表征、免疫检测、多重免疫组化、DNA 测序和单核 RNA 测序，均在肿瘤及邻近正常乳腺组织中进行。
【主题与分类】
主题标签：Breast Neoplasms。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04200768
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04200768
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
条件：乳腺肿瘤。FATLAS是一项前瞻性、干预性、非研究性药品（IMP）研究，旨在根据不同组织学和分子亚型，依据患者脂肪含量来表征乳腺癌的微环境和宏观环境。患者脂肪含量的宏观分析将基于体重指数（BMI）、生物电阻抗分析和腰臀比。将采集血液样本用于脂质组学分析以及激素和免疫检测。脂肪含量和炎症的微观分析将在肿瘤切除标本的新鲜冷冻（FF）和福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）样本上进行，包括组织学表征、免疫检测、多重免疫组化、DNA测序和单核RNA测序，检测范围涵盖肿瘤及邻近正常乳腺组织。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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